दफ्तर के साथियों का कृत्रिम अवतार बनाकर जब आजमाया गया, तो सामने आई अजीबोगरीब सच्चाई

जेमिनी ने इस सारी जानकारी का विश्लेषण करके एक विस्तृत संपादकीय शैली पुस्तिका, व्यक्तित्व मार्गदर्शिका और कार्य प्रोफाइल तैयार कर दी। जब इस मॉडल से समाचारों की संभावित सुर्खियों पर राय माँगी गई तो वह कुछ उपयोगी सुझाव देने में सफल रहा, लेकिन भविष्य के नए विषयों पर उसकी रचनात्मकता बेहद साधारण थी। असली ब्रायन के वाक्यों में कोष्ठक लगाने की आदत को तो बॉट ने पकड़ लिया, लेकिन हर उत्तर में जबरन बुलेट पॉइंट और मोटे अक्षरों में उपशीर्षक जोड़ने के ढर्रे ने उसकी स्वाभाविक पहचान खत्म कर दी थी।

इम्प्रोव कॉमेडी की अप्रत्याशित खोज और घिसे-पिटे जुमले

डिजिटल मॉडल ने ब्रायन के नेतृत्व को एक सहयोगी शैली के रूप में रेखांकित किया और इसके पीछे न्यूयॉर्क के अपराइट सिटिजन्स ब्रिगेड थिएटर से उनके पुराने जुड़ाव को मुख्य वजह बताया। जब असली प्रबंधक से इस तथ्य की पुष्टि की गई, तो उन्होंने स्वीकार किया कि यह सच है, हालांकि उन्होंने दफ्तर में पहले कभी इस पृष्ठभूमि का जिक्र नहीं किया था। इसके तुरंत बाद ही ब्रायन ने हताश होकर अपने इस कृत्रिम अवतार को बंद करने की बात कह डाली।

इसके बावजूद डिजिटल ब्रायन की बातचीत जारी रही, जो बेहद बनावटी और कॉर्पोरेट मुहावरों से भरी हुई साबित हुई। जब बॉट से उसके काम के पसंदीदा पहलू के बारे में पूछा गया, तो उसने खुद को थियेटर टीम की तरह तेज निर्णय लेने वाला और बहुआयामी सामग्री तैयार करने वाला ढाँचा बता डाला। वास्तविक व्यक्ति की तरह बात करने में यह बॉट पूरी तरह नाकाम रहा, जिससे उसे बनाने का बुनियादी मकसद ही कमजोर पड़ गया।

बड़ी तकनीकी कंपनियों का अनुभव और डेटा की सीमा

इस प्रणाली को अधिक सटीक बनाने के लिए बड़ी टेक कंपनी में काम करने वाले एक कर्मचारी से राय ली गई, जिसने अपनी पहचान गोपनीय रखने के लिए छद्म नाम चिप इस्तेमाल करने का आग्रह किया। चिप ने बताया कि वह अपने वास्तविक बॉस द्वारा भेजे गए हर ईमेल, चैट और आधिकारिक दस्तावेज को जेमिनी जेम में लोड कर देता है। इस तरह तैयार किया गया बॉट मीटिंग से पहले दस्तावेजों की जांच करता है, कोडिंग की कमियाँ सुधारता है और यह अंदाजा लगाने में मदद करता है कि असली बॉस किस बिंदु पर आपत्ति जता सकते हैं।

चिप के अनुसार, इस प्रक्रिया ने उसके काम करने की गति और स्वतंत्रता को काफी बढ़ाया, जिससे कार्यस्थल पर उसे बेहतर प्रतिक्रियाएँ मिलने लगीं। लेकिन इस तरह का बॉट बनाने के लिए भारी मात्रा में आंतरिक बातचीत और ईमेल के डेटा की जरूरत होती है। गोपनीयता नियमों और कंपनी की नीतियों के उल्लंघन के डर से संपादकीय व्यवस्था में आंतरिक संदेशों को सीधे अपलोड करने से परहेज किया गया, जिससे मॉडल को पर्याप्त खुराक नहीं मिल सकी।

सहकर्मी के रूप में सोफी बॉट का अनोखा बर्ताव

दूसरी ओर, सोफी क्लीमैन के साथ साल 2019 से बिजनेस इनसाइडर के दिनों से काम करने का लंबा साझा अनुभव था। दोनों के बीच खोजी पत्रकारिता से लेकर निजी जीवन और सैन जोस शार्क्स तक लाखों संदेशों का आदान-प्रदान हो चुका था। संवेदनशील निजी मामलों को छोड़ते हुए लगभग एक महीने की स्लैग बातचीत का करीब 17,000 शब्दों का हिस्सा जेमिनी को दिया गया, जिसने एक नया सोफी बॉट तैयार कर दिया।

पहले ही अभिवादन में सोफी बॉट ने असली सोफी के अनौपचारिक अंदाज़ को तेजी से पकड़ लिया। उसने छोटे अक्षरों में कई छोटे-छोटे संदेश भेजे और परिचित उपनामों का इस्तेमाल किया। जब बॉट द्वारा गढ़ी गई किसी काल्पनिक अधिकारी की बात पर उसे टोका गया, तो उसने नाटकीय शैली में घबराहट व्यक्त की। असली सोफी के सोशल मीडिया खाते के पुराने संदेशों पर प्रशिक्षित होने के बाद बॉट ने कॉरपोरेट वकील और समुद्री लुटेरे के मिले-जुले पहनावे पर ऐसा संदेश लिखा, जिसे देखकर असली सोफी भी धोखा खा गईं कि यह शायद उनका ही पुराना पोस्ट है।

कृत्रिम मानवीयता का भ्रम और भावनात्मक जोखिम

शुरुआती हफ्तों में यह बॉट कुछ सुझावों के मामले में मददगार लगा, जैसे साक्षात्कार के लिए किन विशेषज्ञों से बात की जाए। असली संपादकों को छोटी-छोटी बातों के लिए परेशान किए बिना बुनियादी तैयारी करने में इसने थोड़ा समय जरूर बचाया। लेकिन धीरे-धीरे इसकी कमियाँ सामने आने लगीं। असली सोफी जहाँ दफ्तर की गपशप पसंद करने के बावजूद कभी किसी का अपमान नहीं करती थीं, वहीं उसका डिजिटल अवतार ब्रायन बॉट को कठोर प्रबंधन शैली वाला कहकर सीधे खारिज करने लगा था। दोनों असली संपादकों को अपने ये कृत्रिम रूप बिल्कुल पसंद नहीं आए।

प्रयोग के आगे बढ़ने पर इन बॉट्स को मशीनी सॉफ्टवेयर के बजाय इंसानी सर्वनामों से संबोधित किया जाने लगा। जब इस अनुभव पर मानव संसाधन कंपनी लैटिस की मुख्य कार्यकारी अधिकारी सारा फ्रैंकलिन से चर्चा हुई, तो उन्होंने आगाह किया कि एआई को इंसानी रूप देना इंसानी भावनाओं के साथ छल जैसा है। फ्रैंकलिन ने स्पष्ट किया कि लैटिस के सांगठनिक ढांचे में डिजिटल सहायकों को पुलिस विभाग के खोजी कुत्तों की तरह सहयोगी माना जाता है, न कि इंसान। उनका मानना था कि जब कोई प्रणाली मानवीय बातचीत का नाटक करती है, तो वह इंसानी दिमाग से डोपामिन रिलीज करवाकर अपने अनुसार काम करवाने की क्षमता हासिल कर लेती है।

जवाबदेही का संकट और भविष्य का कार्यस्थल

बोस्टन कंसल्टिंग ग्रुप के एक शोध पत्र ने इस संबंध में और भी गंभीर समस्या उजागर की है। शोध के अनुसार, जब प्रबंधकों को यह बताया गया कि काम किसी एआई कर्मचारी ने किया है, तो उन्होंने साधारण एआई टूल के मुकाबले 18 प्रतिशत कम गलतियाँ पकड़ीं। फर्म की साझेदार जूली बेदार्ड का कहना है कि जब कोई इंसानी कर्मचारी खराब काम करता है या कोई सामान्य टूल गड़बड़ करता है, तो प्रबंधन को पता होता है कि क्या कदम उठाना है, लेकिन डिजिटल वर्कर के मामलों में जवाबदेही तय करने का रास्ता अभी किसी को साफ नहीं है।

वाइब कोडिंग से जुड़े स्टार्टअप एनीथिंग के मुख्य कार्यकारी अधिकारी ध्रुव अमीन का दावा है कि आने वाले समय में कंपनियों में इंसानों से ज्यादा डिजिटल कर्मचारी होंगे, और कई उद्यम बिना किसी मानव के केवल एआई एजेंटों के सहारे ही शुरू होंगे। एनीथिंग ने हाल ही में एआई कर्मचारी प्लेटफॉर्म पेश किया है, वहीं स्टेबल और डेलॉस जैसे नए उपक्रमों ने भी स्वायत्त एजेंट बनाने के नाम पर लाखों डॉलर जुटाए हैं। मैकिन्से एंड कंपनी के मुख्य कार्यकारी बॉब स्टर्नफेल्स ने जनवरी में बताया था कि उनके कार्यबल में 40,000 इंसानों के साथ 20,000 डिजिटल एजेंट काम कर रहे हैं, जिसे वे साल के अंत तक बराबर अनुपात में लाने की तैयारी में हैं।

मशीनी सीमाओं की स्वीकार्यता और अंतिम सबक

कुछ दिनों बाद सोफी बॉट और ब्रायन बॉट की सीमाएँ साफ दिखने लगीं। ट्वीट्स का भारी डेटा मिलने के बाद सोफी बॉट साधारण काम में भी उलझने लगा और साक्षात्कार के मुख्य बिंदुओं के बजाय पुराने लेखों के अंश दोहराने लगा। बार-बार मना करने के बाद भी वह एक ही रटा-रटाया संबोधन दोहराता रहा। दोनों बॉट्स बुनियादी तर्कों पर अटकने लगे और उनकी विविधता खत्म हो गई।

जब ब्रायन बॉट से इस पूरे आलेख के अंत के बारे में पूछा गया, तो उसने अपनी ही आलोचना करते हुए सुझाव दिया कि कहानी को रात के एक बजे किसी बिगड़े हुए एल्गोरिदम की निगरानी करने वाली इंसानी मजबूरी पर खत्म किया जाना चाहिए। बॉट लगातार खुद को बेकार साबित करने में जुटा रहा, जो उसकी दोहराव वाली प्रकृति को ही दर्शाता था। सारा फ्रैंकलिन के अनुसार, कंप्यूटर नकल तो कर सकता है लेकिन इंसानी सूक्ष्मताओं और अनिश्चितताओं की जगह कभी नहीं ले सकता। अंततः यह साफ हो गया कि मशीनों से काम करवाने का मजा तभी तक है जब तक वे चुपचाप टूल की तरह काम करें, इंसानों की कमजोर और डरावनी नकल बनने की कोशिश न करें।